将非结构化数据集成到 BI 中面临哪些挑战？

将非结构化数据集成到BI中面临的挑战包括以下几个方面：

1. 数据来源多样性：非结构化数据通常来自于多个不同的来源，包括社交媒体、文本文件、图像、音频、视频等。这些数据的格式和结构各不相同，需要进行数据清洗和转换，以便能够与结构化数据一起进行分析。

2. 数据质量和准确性：非结构化数据往往存在质量问题，例如缺失值、不一致的标记和错误的格式。在将这些数据集成到BI系统中之前，需要进行数据清洗和验证，以确保数据的准确性和可靠性。

3. 数据量和存储需求：非结构化数据通常具有大量的数据量，例如文本数据的大小可能会达到几百GB或者更大。在将这些数据集成到BI系统中之前，需要考虑存储和处理这些大规模数据的能力和需求。

4. 数据分析和建模：非结构化数据的特点使得传统的数据分析和建模方法无法直接应用。在将这些数据集成到BI系统中之前，需要开发新的算法和技术，以便能够对非结构化数据进行有效的分析和建模。

5. 数据安全和隐私保护：非结构化数据通常包含敏感信息，例如个人身份信息、商业机密等。在将这些数据集成到BI系统中之前，需要采取相应的安全措施，以确保数据的保密性和隐私性。

推荐5款商业智能BI系统如下：

1. 观远数据（FineBI）：观远数据是一款功能强大的商业智能BI系统，具有丰富的数据分析和可视化功能。它支持多种数据源的集成，包括结构化和非结构化数据，可以帮助用户从多个维度进行数据分析和决策支持。

2. Tableau：Tableau是一款领先的商业智能BI系统，具有直观的可视化界面和强大的数据分析功能。它支持多种数据源的集成，并提供了丰富的图表和报表选项，可以帮助用户快速洞察数据并进行决策。

3. Power BI：Power BI是微软推出的商业智能BI系统，具有易于使用和灵活的数据分析功能。它可以集成多种数据源，包括结构化和非结构化数据，并提供了丰富的可视化选项和预测分析功能。

4. QlikView：QlikView是一款交互式商业智能BI系统，具有强大的数据发现和可视化功能。它支持多种数据源的集成，包括非结构化数据，可以帮助用户通过直观的图表和报表进行数据分析和决策支持。

5. MicroStrategy：MicroStrategy是一款全面的商业智能BI系统，具有广泛的数据分析和可视化功能。它支持多种数据源的集成，并提供了强大的数据挖掘和预测分析功能，可以帮助用户深入挖掘数据并发现潜在的商业机会。

这些商业智能BI系统各有特点，用户可以根据自己的需求和预算选择适合的系统。